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  • t-检验

    https://wenku.baidu.com/view/3954f9d9a58da0116c17497b.html介绍的挺好的,可以查看~

    应用方面:用于推断差异发生的概率,与f检验,卡方检验并列

    用于总体样本量小(小于30),标准差和方差符合正态分布但未知的分布情况;

    适用条件

    (1) 已知一个总体均数;
    (2) 可得到一个样本均数及该样本标准差
    (3) 样本来自正态或近似正态总体。

    单样本t-检验

    双总体t检验

    双总体 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体检验又分为两种情况,一是相关样本平均数差异的显著性检验,用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性,这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性

    实际应用:

    最常用t检验的情况有:
    • 单样本检验:检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。
    • 双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的方差是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验,我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式。
    • 检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说,我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的,我们可以推定多数病人接受治疗后,肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。
    • 检验一条回归线的斜率是否显著不为零。
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